近日,托管服务器及云计算提供商Rackspace透露,将向私有云客户提供Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform。这些客户主要是Rackspace数据中心或在数据中心内部署私有云的合作伙伴。
期待吗?私有云Red Hat OpenStack要来了
私有云Red Hat OpenStack要来了(图片来自Base One)
Rackspace OpenStack实践产品管理高级总监Bryan Thompson表示:“事实上,客户找到我们提出需要运营经验和专业技能。我们想表达的重点是,围绕部署和运营这些云。我们管理着上万个节点,拥有丰富的经验。”
据了解,这一服务将吸引喜欢Rackspace托管认证、但是致力于Red Hat技术堆栈的客户。如今,一些企业或机构已经围绕Red Hat堆栈进行了标准化,并且在寻求完全认证的堆栈,涉及虚拟机管理程序到客户层、再到中间件到应用。
此次的Red Hat OpenStack发行版并非Rackspace原生,具有客户潜在的需求特性。“对于Red Hat来说,它在提供长期支持模式方面是非常独特的。”Bryan Thompson说。
此外,Red Hat OpenStack还包括Platform Director——用于生命周期管理的工具,从发现到配置控制面板再到配置云节点。企业会发现,产品与Red Hat的平台针对块存储和对象存储进行了紧密集成,包括用于磁盘镜像的快照工具。
作为Rackspace的早期投资者,Red Hat与Rackspace已经合作了十多年。如今,两家公司将私有云带入市场,提供了高可用性SLA的管理服务。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。